注意力不集中合并过动症（ADHD）是儿童常见之神经行为疾病，发生率约有6-7%，目前ADHD的诊断与严重程度的评估只能依赖临床观察，临床上常使用的SNAP-IV量表，有时候会因为观察者（父母、老师等）的主观判断，进而影响到诊断的精确性或严重程度的判定；高雄医学大学附设中和纪念医院儿科部团队，利用ADHD儿童不专心及过动的特点，特别打造一个情境教室，模拟儿童真实上课状况，使用非接触性且可长时间侦测的方法，在模拟上课的情境下，达到自动化、客观的诊断及评估目的，减轻家长及医疗人员的负担，并造福为数众多的ADHD病人，这套「注意力不足过动症评估方法」评估工具更已获得发明专利，至今已扩展至全台各大医院，甚至离岛医院也来取经。（见图）

高医小儿部徐仲豪部长说明，现今智慧型侦测系统在科技的进步下日新月异，有许多临床问题可以运用新的侦测装置及演算法加以解决；模拟教室内包含一套课桌椅，一个大萤幕，三部摄影机，椅子下方的四个椅脚装设有荷重元件，荷重元件（LOADcell）是一种受力後会产生变形的材料，可以测出物体受到应力或剪应力作用，所引起的大小或形状的改变量，可因受力大小不同产生相对应的变化，用来侦测ADHD病人活动情形。摄影机除了记录病人活动外，主要用来侦测眼球运动，以客观纪录病人是否有不专心之状况。

高医小儿神经科林龙昌主任指出，人工智慧情境教室是一个跨领域合作的成果，包括高医小儿神经科林龙昌教授、杨瑞成教授、义守大学电机系吴荣庆教授及高科大资管系欧阳振森教授共同研发，也获得高雄医学大学与国立高雄科技大学研发暨产学合作补助计画支持；团队利用椅脚装设有荷重元件的课桌椅，辅助诊断及评估ADHD用药後的疗效，在诊断方面区分成实验组和对照组，发现两组间有非常显著的差异，相较於临床上常使用的SNAP-IV量表，该方式的诊断正确率几乎是传统量表的两倍，并已精准诊断六百多位病人。团队也进一步利用「椅子」进行疗效评估，儿童在「椅子」上移动的大小可反应其过动程度，透过这些微小的数据，可以让团队评估孩子的药量是否需更改，也能自动化且客观的评估服药後的疗效。

高医戴嘉言副院长表示，身为大学附设医院及医学中心，高医始终秉持「教学、服务、研究」的使命，承担救治「急症、重症、难症、罕见疾病」病人的责任；过动症是一种神经发展障碍，主要表现包括注意力不集中、过度活跃和冲动行为。高医儿科部运用现代化科技辅助诊断，不仅能更精准掌握ADHD病患的病况，也能有效评估药物治疗的成效，进而提升患者在学习与生活上的整体品质。此外，高医更善尽社会责任，将此套评估系统推广至全台各地，从被动应对转为主动侦测，使ADHD病情得以及早发现，及时进行精准治疗，守护更多孩子的健康未来。

此外，情境教室中也可利用摄影机侦测病患动作，以病人影像像数相减的演算法，计算病人单位时间动作的特徵值，发现ADHD组与非ADHD组两组间有非常显著的差异，而且使用此方法侦测的正确率及敏感性分别都很高，表示可以用此方法协助诊断ADHD，可以达到很高的正确率；同样的，这个方法也可以用来进行疗效评估，进一步减轻照顾者的负担。高医将持续推动AI与大数据技术的应用，携手医疗与科技专家，共同打造智慧医疗新时代，提供更即时、精准的健康照护。